| 一种改进的基因表达数据分类方法 |
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| 引用本文： | 蔡立军,沈小乔,林亚平,蒋林波.一种改进的基因表达数据分类方法[J].湖南大学学报(自然科学版),2007,34(3):79-82. |
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| 作者姓名： | 蔡立军 沈小乔 林亚平 蒋林波 |
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| 作者单位： | 1. 湖南大学,计算机与通信学院,湖南,长沙,410082;湖南大学,软件学院,湖南,长沙,410082
2. 湖南大学,计算机与通信学院,湖南,长沙,410082 |
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| 基金项目： | 湖南省自然科学基金(06JJ20049)，湖南省教育厅优秀青年项目(06B047) |
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| 摘 要： | 从分类算法和特征基因选择两个方面研究基因表达数据的分类,将传统的Support Vector Machines(SVM)算法和K-nearest neighbor(KNN)算法两者结合成为一种应用于基因表达数据分类的算法,并针对基因表达数据分类数据集“样本少,维数高”的特点,提出了一种改进的基于相关性的递归特征消除算法(简称为C-RFE),消除了数据冗余．实验结果表明,新方法可有效提高分类准确率和特征选取的效率．
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| 关 键 词： | 基因表达数据分类 SVM KNN 特征选择 |
| 文章编号： | 1000-2472（2007）03-0079-04 |
| 修稿时间： | 2006-09-26 |
An Improved Gene Expression Data Classification Method |
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| CAI Li-jun,SHEN Xiao-qiao,LIN Ya-ping,JIANG Lin-bo.An Improved Gene Expression Data Classification Method[J].Journal of Hunan University(Naturnal Science),2007,34(3):79-82. |
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| Authors: | CAI Li-jun SHEN Xiao-qiao LIN Ya-ping JIANG Lin-bo |
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| Institution: | 1. College of Computer and Communication, Hunan Univ, Changsha,Hunan 410082, China; 2. Software School, Hunan Univ, Changaha, Hunan 410082, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | gene expression data classification SVM KNN feature selection |
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